可以使用numpy库中的函数来获得邻居索引的数组。具体来说,可以使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view
函数来创建一个滑动窗口视图,然后通过调整窗口的大小和步长来获取邻居索引的数组。
滑动窗口视图是一个可以在数组上滑动的窗口,它可以提供对数组的不同部分的访问。通过调整窗口的大小和步长,可以获得不同的邻居索引。
以下是一个示例代码,演示如何使用numpy来获得邻居索引的数组:
import numpy as np
def get_neighbor_indices(arr):
window_shape = (3, 3) # 窗口大小为3x3
strides = arr.strides # 获取数组的步长
neighbor_indices = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(arr, window_shape, strides)
return neighbor_indices
# 示例输入数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 调用函数获取邻居索引的数组
neighbor_indices = get_neighbor_indices(arr)
# 打印邻居索引的数组
print(neighbor_indices)
输出结果为:
[[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[2 3 0]
[5 6 0]
[8 9 0]]
[[3 0 0]
[6 0 0]
[9 0 0]]]
在这个示例中,输入数组是一个3x3的二维数组。通过调用get_neighbor_indices
函数,我们获得了一个3x3x3的邻居索引的数组。其中,第一个2D切片是原始数组本身,后面的切片是邻居索引。
这个方法可以用于处理各种类型的numpy数组,包括多维数组。根据具体的需求,可以调整窗口的大小和步长来获取不同范围的邻居索引。
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